MCP协议一周年深度复盘：创始人揭秘百万级请求下的真实挑战

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从“桌面玩具”到行业事实标准

回顾 MCP 的发展史，David 用“疯狂”二字来形容。最初，MCP 仅被视作一个本地的“桌面玩具”，开发者们通过 stdio 在本地运行 MCP Server 与客户端通信。然而，真正的转折点发生在今年四月。

当 Sam Altman (OpenAI)、Satya Nadella (Microsoft) 和 Sundar Pichai (Google) 纷纷表态支持 MCP 时，这一协议瞬间突破了 Cursor 和 VS Code 的圈层，成为了全行业的通用语言。这种跨巨头的共识在科技界极为罕见，也标志着 MCP 正式确立了其作为 AI 互联“事实标准”的地位。对于希望通过 Claude官网 或 Claude镜像站 接入高级工具能力的开发者而言，理解 MCP 已成为必修课。

技术演进的取舍：远程连接与认证难题

随着应用场景的深入，MCP 不再局限于本地。从三月开始，团队着手推进“远程 MCP Server”，试图通过网络连接并引入认证机制。这一过程并非一帆风顺。

David 坦言，最初的认证方案存在对企业场景理解不足的问题。在企业环境中，身份提供方（IdP）与资源服务器通常是解耦的，而 MCP 最初的设计试图将两者通过 MCP Server 强行绑定。幸而在行业专家的协助下，六月的新规范重构了 OAuth 流程，使其真正适应了企业级 Claude官方中文版 应用的需求。

另一个关键的教训在于传输层。为了兼顾简单性与功能性，MCP 选择了“可流式 HTTP”作为中间态。然而，将关键的双向通信能力设为“可选项”，导致许多客户端并未实现这一功能，进而限制了服务器端的采样（sampling）和征询（elicitation）能力。这提醒我们，在 Claude教程 和开发实践中，协议的完整实现至关重要。

不到百万级，看不见扩展性的痛

文章的核心痛点在于“规模化”。当 MCP 的请求量达到百万级时，原本在单机运行良好的协议开始显露疲态。

在多实例、多 Pod 的云原生环境下，一次工具调用、一次征询及其结果返回，可能会打到完全不同的服务器上。为了维持对话的连贯性，开发者不得不在后端引入 Redis 等共享存储来“拼凑状态”。正如 David 所言：“当规模一上来，这件事一点都不好玩。”

对于像谷歌、微软这样拥有海量用户的巨头，或者是通过 Claude API 构建大规模应用的企业来说，如何在保持协议简单性的同时，解决高并发下的状态管理和双向通信，是下一阶段 MCP 演进必须攻克的堡垒。

Agent-to-Agent 与未来的交互形态

11 月引入的“长时间运行任务（long-running tasks）”是 MCP 的又一里程碑。这使得深度研究任务乃至 Agent 之间的直接交互成为可能。

关于市场上热议的“Code Mode”（代码模式）与 MCP 的关系，David 澄清这并非竞争，而是不同层面的优化。模型生成代码来组合工具调用，本质上是对 Token 的优化，而 MCP 依然负责底层的连接、认证和工具发现。无论是通过 Claude使用指南 中的常规方式，还是通过代码沙箱，MCP 都是连接 AI 与外部世界的基石。

结语

MCP 的这一年，是从探索到标准化的关键一年。它不仅解决了模型“手眼”连接的问题，更在巨头博弈中走出了一条开放共赢的道路。

随着 Claude国内如何使用 的需求日益增长，掌握 MCP 协议将成为开发者构建下一代 AI 应用的关键能力。无论你是希望通过 Claude官方 渠道体验原生能力，还是利用 Claude镜像站 进行快速开发，理解 MCP 背后的设计哲学和扩展性挑战，都将助你在 AI 浪潮中走得更远。

未来，随着协议对状态管理和双向流的进一步优化，我们有理由相信，MCP 将支撑起更加复杂、智能的 Agent 网络，真正实现 AI 与万物的无缝互联。